pytorch常用产生参数方法

最新推荐文章于 2024-05-31 17:16:08 发布
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分类专栏： NLP 文章标签： pytorch python torch
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PyTorch常用参数初始化方法详解
xuhss_com的博客
03-09 7203
Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35475 1、均匀分布初始化 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 从均匀分布U(a, b)中采样，初始化张量。　　参数： tensor - 需要填充的张量 a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界 例子： w = to
Pytorch常用模块
guitui43的专栏
07-18 1049
在PyTorch中，
使用PyTorch构建神经网络，并计算参数Params
百年孤独百年的博客
05-08 2386
在深度学习中，模型的参数数量是一个非常重要的指标，通常会影响模型的大小、训练速度和准确度等多个方面。在本教程中，我们将介绍如何计算深度学习模型的参数数量。 本教程将以PyTorch为例，展示如何计算一个包含卷积、池化、归一化和全连接等多种层的卷积神经网络的参数数量。具体来说，我们将首先介绍一个具有全连接层的神经网络的参数计算方法，然后扩展到包含卷积、池化、归一化和全连接等多种层的卷积神经网络。
pytorch 如何设置 可学习参数
小欧欧的博客
11-27 1万+
如何根据自己需求设定，可学习参数，并进行初始化。 #比如cnn输出4个东西，你又不想concate到到一起，你想用权重加法，权重又不想自己设定，想让网络自己学 #requires_grad=True这个很重要 #设置前置网络及 可学习参数 self.cnn=cnn_output4() self.fuse_weight_1 = torch.nn.Parameter(torch.FloatTe...
make_layers 作用
weixin_43566638的博客
01-01 8802
make layer是对每一层的层自定义，有点类似于nn.Sequential（），但是layer是将每一层所要的网络或者激活函数归一化存在一个数组，目前看来他的优点，可以用一个for循环去定义整个网络，不用对对每一层都写同样的函数。从而只改变他的参数就行了。 self.cfg = [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M'] self.feat
通过Pytorch搭建网络以及初始化参数
qq_38124658的博客
11-14 3360
前言：关于torch.nn torch.nn包含了大量的函数及类，如nn.Linear(); nn.ReLU()等等，如想了解nn构造块包含了哪些函数，文档可参考：torch.nn. 一、通过nn.Module搭建模型 方式1：直接继承torch.nn.Module nn.Module的nn模块提供了模型构造类，你可以通过继承它来搭建你自己的网络层。torch.nn.Module 这个类的内部有多达 48 个函数，这个类是 PyTorch 中所有 neural network module的基类，可以通过继
pytorch常用的模块函数汇总（1）
游泳的鱼的专栏
03-27 1042
, , , : 加法、减法、乘法、除法, : 矩阵乘法, , , : 指数、对数、正弦、余弦等数学函数: 按索引选取张量的子集: 根据掩码选取张量的子集, : 改变张量的形状, : 压缩或扩展张量的维度, , , : 计算张量均值、和、最大值、最小值等: 对张量进行广播操作: 拼接张量: 堆叠张量: 分割张量神经网络层：备注：Sigmoid 激活函数是一种常用的非线性激活函数，其作用可以总结如下：将输入映射到 (0, 1) 范围内：输出范围在 0 到 1 之间，可以将任意实数输入映射到 0 到 1 之间。这
Pytorch常用API汇总(持续更新)
qq_49134563的博客
08-24 4870
Pytorch常用API汇总 文章目录Pytorch常用API汇总损失函数nn.CrossEntropyLoss()nn.NLLLossnn.BCELossnn.BCEWithLogitsLoss 损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 将nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合，进行交叉熵计算 weight：各类别的loss设置权值，类别即标签，是向量形式，要对每个样本都设置权重，默认均为1。 ignore_index：忽略某个类别。 reduction：计算模式，可分
PyTorch详细使用方法
02-17
### PyTorch详细使用方法 #### 一、PyTorch简介 PyTorch是一个由Facebook的人工智能研究团队（Meta AI）开发和维护的开源深度学习框架。它因其灵活性、易用性和高效性而在机器学习和人工智能领域内广受欢迎。...
Pytorch常用函数用法归纳:创建tensor张量
m0_50460160的博客
05-31 652
期望返回的张量的数据类型，如果是None,则使用全局默认值，如果未给出dtype,则从其他输入参数推断数据类型，如果start、end或stop中的任何一个是浮点数，则dtype被推断为默认值，否则被推断为torch.int64。期望返回的张量的数据类型，如果是None,则使用全局默认值;期望返回的张量的数据类型，对于torch.randint()和torch.randperm()来说默认值为torch.int64，而对于其他函数如果是None则使用全局默认值。对于CPU类型的张量则device是CPU;
python arch 手册
05-09
arch arch提供了Univariate volatility模型，Bootstrapping和Multiple comparison procedures
Pytorch生成Tensor常用方法汇总
落地生根
04-04 9711
知识整理，便于以后查找。 本文是对pytorch生成Tensor常用方法的小结 均匀分布 torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从区间[0,1]的均匀分布中抽取的随机的一组随机数，张量形状有参数size定义。 import torch a = torch.rand((2,3)) a tensor([[0.2969, 0.8017, 0...
Pytorch如何自定义参数初始化方法
开飞机的小毛驴儿
12-14 2918
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/dss_dssssd/article/details/83990511，本文只做个人记录学习使用，版权归原作者所有。 1.单层网络 在创建model后直接调用torch.nn.innit里的初始化函数 layer1=torch.nn.Linear(10,20) torch.nn.init.xavier_uniform_(layer.wei...
pytorch 基本操作 生成随机数Tensor的方法汇总（标准分布、正态分布……）
jialibang的博客
04-20 5491
转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31231210在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法，比如：torch.rand()torch.randn()torch.normal()torch.linespace()在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同，由此在做实验的时候经常会引起一些莫名其妙的麻烦。所以在此做一个总结，...
pytorch学习笔记(一)---创建Tensor的多种方法
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zjw18737392679的博客
05-31 4万+
一.创建Tensor的多种方法 使用numpy创建 import torch import numpy as np #利用numpy创建 a = np.array([1, 2]) a_torch = torch.from_numpy(a) print(type(a), type(a_torch)) 输出 <class ‘numpy.ndarray’> <class ‘torch...
pytorch model.named_parameters() ,model.parameters() ,model.state_dict().items()
u013548568的博客
11-20 3万+
1、model.named_parameters()，迭代打印model.named_parameters()将会打印每一次迭代元素的名字和param for name, param in model.named_parameters(): print(name,param.requires_grad) param.requires_grad=False 2、model.named_para...
todotodo
皮皮blog
02-03 1186
from: ref:
pytorch Parameter 设置 可学习参数
DRACOYU的博客
05-05 1万+
一般来说,pytorch 的Parameter是一个tensor,但是跟通常意义上的tensor有些不一样 1)通常意义上的tensor 仅仅是数据 2)而Parameter所对应的tensor 除了包含数据之外,还包含一个属性:requires_grad(=True/False) 在Parameter所对应的tensor中获取纯数据,可以通过以下操作: param_d...
Pytorch学习笔记【17】：pytorch的多个参数可以动态改变？
qq_36499794的博客
11-21 490
1. 代码 动态体现：step import torch from torch import nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper Parameters INPUT_SIZE = 1 # rnn in...
pytorch卷积核参数
最新发布
02-07
### PyTorch 卷积层参数详解 #### nn.Conv2d 参数说明 `nn.Conv2d` 是用于定义二维卷积层的类，在构建卷积神经网络时非常常用。其主要参数如下： - **in_channels (int)**: 输入通道数，对于 RGB 图像来说通常是 3；如果是灰度图，则为 1。 - **out_channels (int)**: 输出通道数，即该层产生的特征图数量。这个值决定了下一层接收多少个不同类型的滤波器输出[^1]。 ```python import torch.nn as nn conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3) ``` - **kernel_size (int or tuple)**: 卷积核尺寸，可以是一个整数表示方形窗口大小，也可以是两个整数组成的元组指定矩形窗口的高度和宽度。例如 `kernel_size=5` 或者 `kernel_size=(5, 5)` 表示一个 \(5 \times 5\) 的卷积核。 ```python # 使用正方形卷积核 conv_square_kernel = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=7) # 使用矩形卷积核 conv_rectangular_kernel = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=(7, 5)) ``` - **stride (int or tuple, optional)**: 步幅，默认情况下为 1。这控制着每次移动卷积窗格跨越的距离。较大的步幅会减少输出的空间维度。 ```python conv_with_stride = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=2) ``` - **padding (int or tuple, optional)**: 填充量，默认为 0。当设置填充时，可以在输入边界周围增加额外像素来保持输出形状不变或调整到特定大小。 ```python padded_conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1) ``` - **bias (bool, optional)**: 是否使用偏置项，默认 True。如果设为 False 则不会计算偏置部分。 ```python no_bias_conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, bias=False) ``` #### 查看卷积核权重张量 可以通过访问 `.weight.data` 属性获取当前训练好的卷积核权重矩阵，并对其进行可视化或其他处理[^2]。 ```python print(conv_layer.weight.data.shape) # 打印卷积核权重张量的形状 reshaped_weights = conv_layer.weight.data.reshape((-1, 2)) # 将权重重新整形以便于展示 ```
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